FSM 기반의 게임 NPC 인공 지능 평가 / 이면재

백석대학교 정보통신학부

게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를
증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite
State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라
서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것
이 어려울 수 있다.
본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델
을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계
에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을
Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC
들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된
NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들
의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레
이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.

>>그런데 왜 늑대 행동 패턴을 모델로 삼았는지 잘 설명하진 않은듯함
  무리 생활이라서? 사회적 모습을 보여줘서?
  목적(사냥)과 그에 대한 반응이 뚜렷해서?
  분명한 이유가 추가되었다면 좋았을듯
  
  
게임에서 사용하는 대표적인 인공 지능 기법들
에는 그래프 형태로 유한개의 상태들이 연결되어
있는 규칙 기반 시스템으로서 적이나 NPC들의 상
태를 제어하는 FSM(Finite State Machine)[2],
NPC 들의 집단 형성[3], 학습을 통해 행동을 결정
하는 신경망(Neural Net)[4], 자연 생태계의 진화
이론을 이용하여 캐릭터의 상태와 행동을 결정하는
유전자 알고리즘[5]과 길찾기(Path-Finding)[6] 등
이 있다. 이와 같이 다양한 인공지능 기술을 게임
에 적용하는 경우 플레이어들은 보다 높은 사용자
경험을 느낄 수 있다[7,8].

NPC 인공 지능은 주로 FSM 방법으로 제작된
다. FSM 방법은 상태의 개수가 적은 경우 NPC
행동이 단순하여 플레이어가 쉽게 NPC의 행동을
예측할 수 있으며 많은 경우 구현이 복잡한 특징
을 갖고 있다. FSM 방법으로 NPC 인공 지능을
제작하는 경우 게임 상황에 맞추어서 현재 상태에
서 다음 상태로 무조건 전이되는 방법[8,13]과 플
레이어의 입력과 게임 상황과 관계없이 무조건 확
률 분포에 따라 다음 상태로 이동하는 방법[16] 등
이 있다. 두 방법 모두 실세계에서 동물이나 사람
들의 공격 행동과는 너무 차이가 발생하여 플레이
어가 NPC와 대전하는 재미가 상실될 수 있다.